> For clean Markdown of any page, append .md to the page URL. > For a complete documentation index, see https://docs.beatapi.io/llms.txt. > For AI client integration (Claude Code, Cursor, etc.), connect to the MCP server at https://docs.beatapi.io/_mcp/server. # Gemini Messages POST https://direct.beatapi.io/v1/messages Content-Type: application/json 1 つの BeatAPI キーで、Anthropic Messages 形式から Gemini 4 Argon、Gemini 3.8 Flash、Gemini 3.1 Proを呼び出せます。- 1 つのエンドポイント `POST /v1/messages` で、現行の Gemini モデルすべてを呼び出せます。`model` を変えるだけで切り替わります。 - ストリーミングとツール使用に対応。`gemini-4-argon` は画像と長い動画の理解にも対応します。 - Anthropic SDK で使えます。base URL を変え、BeatAPI のキーを使うだけです。すべてのリクエストに `anthropic-version` ヘッダーを付けてください。 - `tool_choice` はモデルに渡されますが、すべてのモデルが従うわけではありません。`thinking` は効きません。下のパラメーター一覧を参照してください。テキストリクエストの base URL には `https://direct.beatapi.io` を推奨します。Cloudflare の 100 秒制限を受けないため、長時間のノンストリーミングリクエストが途中で切れません。`https://api.beatapi.io` も使え、ネットワークから `direct.beatapi.io` に届かない場合の代替になります。キー、モデル、価格はどちらも同じです。画像・動画 API は `https://api.beatapi.io` のみを使います。POST/v1/messages試してみるこのエンドポイントをテスト画面で開きます。BeatAPI の API キーを入力して送信してください。実際に呼び出され、ご自身の残高から課金されます。## モデル次の ID のいずれかを `model` として送ります。それぞれ別のモデルで、互いのエイリアスではありません。| モデル ID | コンテキスト（トークン） | 最大出力（トークン） | 位置づけ | 入力、USD / 100 万トークン | 出力、USD / 100 万トークン | 備考 | | ------------------------ | ------------ | ---------- | ------------------------------------------------------------- | ------------------ | ------------------ | -------------------------------------------------------------------------------- | | `gemini-4-argon` | — | 1,000,000 | Google Gemini 4 のフラッグシップモデル。最大 100 万トークンの出力に対応 | \$1.00 | \$5.00 | 画像と長い動画を理解できます。出力は最大 100 万トークン。残高のあるアカウントが必要で、登録時のクレジットは使えません。 | | `gemini-3.8-flash` | — | — | Google で最も高性能な Flash モデル。長時間のソフトウェア開発、自律型エージェント、複雑な企業ワークフロー向け | \$0.375 | \$1.875 | Flash 系。長時間のソフトウェア開発、エージェント、複雑な企業向けワークフロー向け。 | | `gemini-3.1-pro-preview` | 1,048,576 | 65,536 | 推論を重視した Gemini プレビュー。エージェントによるコーディングと複雑な問題解決向け | \$1.00 | \$6.00 | 推論を重視したプレビュー版。エージェント的なコーディングと複雑な問題解決向け。コンテキストは 1,048,576 トークン、最大出力は 65,536 トークン。 |- 価格は基本ティアで、割引適用後です。長文コンテキストのティア、キャッシュ入力価格、キャッシュ書き込み価格はこの表に含まれません。[価格表](https://beatapi.io/pricing)を参照してください。 - `—` はカタログが数値を公開していないことを示します。このファミリーの旧 ID は引き続き使え、[旧モデル](/text-api/legacy-models)にまとめています。## クイックスタートサーバーに `@anthropic-ai/sdk` または `anthropic` パッケージをインストールし、キーは `BEATAPI_API_KEY` に置いてください。ブラウザのコードには書かないでください。SDK は `anthropic-version` ヘッダーを自動で付けます。以下はリクエスト例であり、実際のモデル出力の記録ではありません。回答は `content` の `text` ブロックから読み取り、続けて `stop_reason` と `usage` を確認します。HTTP 200 だけでは回答がタスクを満たす証拠になりません。内容はアプリケーション側で検証してください。テキストのリクエストは直接結果を返すので、`/v1/tasks` をポーリングする必要はありません。```bash title="cURL" curl --request POST \ --url https://direct.beatapi.io/v1/messages \ --header "x-api-key: $BEATAPI_API_KEY" \ --header 'anthropic-version: 2023-06-01' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "gemini-3.8-flash", "max_tokens": 2000, "messages": [ { "role": "user", "content": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API." } ] }' ``````python title="Python" import os from anthropic import Anthropic client = Anthropic(api_key=os.environ["BEATAPI_API_KEY"], base_url="https://direct.beatapi.io") message = client.messages.create( model="gemini-3.8-flash", max_tokens=2000, messages=[ { "role": "user", "content": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API." } ], ) print(message.content[0].text) ``````javascript title="JavaScript" import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; const client = new Anthropic({ apiKey: process.env.BEATAPI_API_KEY, baseURL: "https://direct.beatapi.io" }); const message = await client.messages.create({ "model": "gemini-3.8-flash", "max_tokens": 2000, "messages": [ { "role": "user", "content": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API." } ] }); console.log(message.content[0].text); ```## エンドポイントと認証`POST https://direct.beatapi.io/v1/messages`x-api-key string 必須BeatAPI のキー。`Authorization: Bearer ` も使えます。すべてのリクエストに `anthropic-version` ヘッダー（例：`2023-06-01`）を付けてください。Anthropic SDK は自動で付けます。認証は `x-api-key` でも `Authorization: Bearer ` でも使えます。## リクエストパラメーターリクエストは Anthropic Messages の形式です。以下のフィールドは有効です。最後の 2 つは SDK から送れますが、結果は変わりません。このページに載っていないフィールドは、効果があるとは限りません。model string 必須正確なモデル ID。**指定できる値**：`gemini-4-argon`, `gemini-3.8-flash`, `gemini-3.1-pro-preview`- 各 ID は独立したモデルで、他のモデルの別名ではありません。 - キーで `GET /v1/models` を呼ぶと、そのキーで有効なモデルを確認できます。 - 引き続き使える旧 ID `gemini-3.6-flash` と `gemini-3.7-flash` は[旧モデル](/text-api/legacy-models)に載っています。max_tokens integer 必須生成するトークン数の上限。推論の分も含みます。- ゲートウェイは、指定値を上の表の最大出力と照合しません。その数値以下に収めてください。 - `max_tokens` は、リクエストに必要な残高の見積もりにも使われます。極端に大きい値だと、実際の出力が短くても `402 insufficient_credits` で拒否されることがあります。必要な分だけ指定してください。推論型モデルは先に推論を出力します。`max_tokens` が小さすぎると推論で使い切られ、`text` ブロックが空になって `stop_reason` が `max_tokens` になります。推論と本文の両方に余裕を持たせ、`max_tokens` が出たら値を増やしてください。messages object[] 必須会話の内容。古いメッセージが先頭です。各メッセージには `role`（`user` または `assistant`）と `content`（文字列、またはブロックの配列）があります。- テキストブロック（`text`）、モデルのツール要求（`tool_use`）、あなたが返す結果（`tool_result`）が有効です。 - `tool_result` ブロックには、応答先の `tool_use` ブロックの `tool_use_id` を付ける必要があります。system string | object[] 任意システムプロンプト。文字列、またはテキストブロックの配列。複数のテキストブロックは 1 つのシステムプロンプトに連結されます。stream boolean 任意デフォルト: false回答をサーバー送信イベント（SSE）として返します。下の「ストリーミング」を参照してください。**デフォルト**：`false`temperature number 任意サンプリング温度。`top_p` とはどちらか一方だけ調整してください。top_p number 任意nucleus sampling のしきい値。stop_sequences string[] 任意生成を止める文字列の配列。tools object[] 任意モデルが呼び出せるツールの定義。各ツールは `name`、`description`、`input_schema` で有効になります。モデルは `tool_use` ブロックで応答します。結果は次の `user` メッセージの `tool_result` ブロックで返してください。tool_choice object 任意モデルが `tools` をどう使うかを指定します。`{"type": "auto"}` はモデルに任せ（既定）、`{"type": "any"}` はいずれかのツールを、`{"type": "tool", "name": "..."}` は指定したツールを必ず呼ばせ、`{"type": "none"}` はツールを呼ばせません。`disable_parallel_tool_use: true` で 1 回の回答につき呼び出しを 1 つに限ります。`tools` がないときは無視されます。この設定はモデルに渡されますが、すべてのモデルが従うわけではありません。実測（2026-10-15）では DeepSeek は無視し、Qwen は `any` には従い、ツール指定には従いませんでした。呼び出しがあるかは回答の `tool_use` ブロックで確認してください。thinking object 任意効きません。推論のオンとオフを切り替えず、推論の予算も設定しません。もともと推論するモデルは推論を続け、その内容は `thinking` ブロックとして返ります。## レスポンス非ストリーミングの呼び出しは JSON オブジェクトを 1 つ返します。以下は省略した例です。```json { "id": "msg_example", "type": "message", "role": "assistant", "model": "gemini-3.8-flash", "content": [ { "type": "text", "text": "Retry with exponential backoff and jitter, and make every handler idempotent." } ], "stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": null, "usage": { "input_tokens": 19, "output_tokens": 16 } } ```### レスポンスのフィールド| フィールド | 型 | 説明 | | ---------------- | ---------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `id` | `string` | メッセージ ID。サポート対応や請求の照合のため、リクエスト ID と合わせて記録してください。 | | `model` | `string` | 実際に回答したモデル。 | | `content[]` | `object[]` | コンテンツブロック：`thinking`（推論型モデルが回答の前に返す）、`text`、`tool_use`。 | | `content[].text` | `string` | `text` ブロックの回答テキスト。 | | `stop_reason` | `string` | `end_turn` は回答が完結、`tool_use` はツール呼び出しの要求、`max_tokens` は `max_tokens` に達したこと、`stop_sequence` は停止文字列に一致したことを示します。 | | `usage` | `object` | `input_tokens` と `output_tokens`。推論は出力に数えます。呼び出しは実際のトークン使用量で計量されます。 |## ストリーミング`"stream": true` を指定します。ストリームは `message_start` で始まり `message_stop` で終わります。間のブロックは `content_block_start`、`content_block_delta`、`content_block_stop` イベントで届き、`message_delta` が `stop_reason` を運びます。- レスポンスは `text/event-stream` です。ストリーミングしない場合は `application/json` です。 - テキストは `text_delta` イベントで届きます。推論型モデルは、テキストブロックの前に `thinking_delta` イベントで `thinking` ブロックを送ります。ツールの引数は `input_json_delta` イベントで届きます。 - モデルを呼び出す前に失敗した場合は、ストリームイベントではなく、HTTP ステータス付きの通常の JSON エラーが返ります。 - 明示的なタイムアウトを設定し、ストリーミングの再接続は安全に行ってください。```text event: message_start data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_example","type":"message","role":"assistant","content":[],"usage":{"input_tokens":19,"output_tokens":1}}} event: content_block_start data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}} event: content_block_delta data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"Retry"}} event: content_block_delta data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":" with backoff"}} event: content_block_stop data: {"type":"content_block_stop","index":0} event: message_delta data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn"},"usage":{"output_tokens":16}} event: message_stop data: {"type":"message_stop"} ```## エラー| エラーまたは症状 | 原因 | 対処 | | ------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- | ---------------------------------------- | | `text` ブロックが空で、`stop_reason` が `max_tokens` | 推論型モデルが `max_tokens` の枠をすべて推論に使いました。 | モデルの最大出力の範囲内で `max_tokens` を増やします。 | | `402 insufficient_credits` | 残高がリクエストの料金に足りません。`max_tokens` が非常に大きいことが多い原因です。 | チャージするか、`max_tokens` を小さくします。 | | `403 forbidden` | アカウントが無料クレジットのみでそのモデルが無料リストにない、またはモデルがキーのグループの範囲外です。 | チャージする、無料モデルを使う、またはそのモデルに届くグループのキーを使います。 | | `404 not_found` | モデル ID が存在しない、またはこのキーで有効になっていません。 | `GET /v1/models` で有効なモデルを一覧します。 | | `429 rate_limit_exceeded` | アカウントまたは無料モデルの上限に達しました。 | `Retry-After` の時間だけ待ってから再試行します。 |### HTTP エラー早見表認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は Anthropic の形式 `{"type": "error", "error": {"type", "message"}}` のままで、コードは `error.type`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。| HTTP ステータス | エラーコード | 対応 | | ---------- | -------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------- | | 400 | `bad_request`、`content_policy_violation` | リクエストか入力を直してください。そのまま再送しないでください。 | | 401 | `missing_api_key`、`invalid_api_key` | キーを確認してください。再試行しないでください。 | | 402 | `insufficient_credits` | チャージするか、キーの上限を上げてください。`max_tokens` が非常に大きい場合も発生します。 | | 403 | `forbidden` | モデルがキーのグループまたは IP 許可リストの範囲外、または無料クレジットでは呼べないモデルです。 | | 404 | `not_found` | モデルが存在しません。`GET /v1/models` で有効なモデルを確認してください。 | | 429 | `rate_limit_exceeded` | `Retry-After` または `retry_after_seconds` だけ待ち、バックオフして再試行してください。 | | 500 | `internal_error`、`temporary_error` | バックオフして 1～2 回再試行してください。 | | 503 | `model_unavailable`、`upstream_timeout`、`temporary_error` | バックオフして再試行するか、別のモデルを使ってください。 |全エラーコード表と再試行ポリシーは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。## 注意事項- Gemini モデルは [Chat Completions](/text-api/gemini/chat-completions)、[OpenAI Responses](/text-api/gemini/responses)、[Gemini native](/text-api/gemini/native) でも呼び出せます。 - Gemini のモデルは既定で先に思考し、思考トークンは出力として課金されます。そのため `max_tokens` は思考と回答の両方を見込んで設定してください。 - キャッシュ入力は割安です。`gemini-4-argon` は入力料金の 20 分の 1、`gemini-3.8-flash` と `gemini-3.1-pro-preview` は 10 分の 1 で、キャッシュの保管料は別にかかりません。ヒットしたかどうかは `usage` のキャッシュ入力数で確認してください。`gemini-3.1-pro-preview` はプロンプトが 200,000 トークンを超えると、リクエスト全体に上位の料金が適用されます。[価格表](https://beatapi.io/pricing)を参照してください。 - すべてのリクエストに `anthropic-version` を付けてください。`thinking` には頼らないでください。効果がありません。 - API キーは信頼できるサーバーにだけ置き、レスポンスのリクエスト ID を記録し、再試行は `429`、`500`、`503` に限ってください。 Reference: https://docs.beatapi.io/api-reference/text-api/gemini-messages ## Authentication - `Authorization` header (bearer token, required) — Send your API key as `Authorization: Bearer `. ## Servers - `https://direct.beatapi.io` (Direct, default) - `https://api.beatapi.io` (API) ## Request ### Body (application/json) This endpoint expects an object. - `model` (enum, required) — 正確なモデル ID。 各 ID は独立したモデルで、他のモデルの別名ではありません。 キーで `GET /v1/models` を呼ぶと、そのキーで有効なモデルを確認できます。 引き続き使える旧 ID `gemini-3.6-flash` と `gemini-3.7-flash` は[旧モデル](/text-api/legacy-models)に載っています。 `gemini-4-argon`, `gemini-3.8-flash`, `gemini-3.1-pro-preview` - Allowed values: `gemini-4-argon`, `gemini-3.8-flash`, `gemini-3.1-pro-preview` - `max_tokens` (integer, required) — 生成するトークン数の上限。推論の分も含みます。 ゲートウェイは、指定値を上の表の最大出力と照合しません。その数値以下に収めてください。 `max_tokens` は、リクエストに必要な残高の見積もりにも使われます。極端に大きい値だと、実際の出力が短くても `402 insufficient_credits` で拒否されることがあります。必要な分だけ指定してください。 推論型モデルは先に推論を出力します。`max_tokens` が小さすぎると推論で使い切られ、`text` ブロックが空になって `stop_reason` が `max_tokens` になります。推論と本文の両方に余裕を持たせ、`max_tokens` が出たら値を増やしてください。 - `messages` (list of V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaMessagesItems, required) — 会話の内容。古いメッセージが先頭です。各メッセージには `role`（`user` または `assistant`）と `content`（文字列、またはブロックの配列）があります。 テキストブロック（`text`）、モデルのツール要求（`tool_use`）、あなたが返す結果（`tool_result`）が有効です。 `tool_result` ブロックには、応答先の `tool_use` ブロックの `tool_use_id` を付ける必要があります。 - `system` (V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaSystem, optional) — システムプロンプト。文字列、またはテキストブロックの配列。複数のテキストブロックは 1 つのシステムプロンプトに連結されます。 - `stream` (boolean, optional, default: false) — 回答をサーバー送信イベント（SSE）として返します。下の「ストリーミング」を参照してください。 - `temperature` (double, optional) — サンプリング温度。`top_p` とはどちらか一方だけ調整してください。 - `top_p` (double, optional) — nucleus sampling のしきい値。 - `stop_sequences` (list of string, optional) — 生成を止める文字列の配列。 - `tools` (list of V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaToolsItems, optional) — モデルが呼び出せるツールの定義。各ツールは `name`、`description`、`input_schema` で有効になります。モデルは `tool_use` ブロックで応答します。結果は次の `user` メッセージの `tool_result` ブロックで返してください。 - `tool_choice` (V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaToolChoice, optional) — モデルが `tools` をどう使うかを指定します。`{"type": "auto"}` はモデルに任せ（既定）、`{"type": "any"}` はいずれかのツールを、`{"type": "tool", "name": "..."}` は指定したツールを必ず呼ばせ、`{"type": "none"}` はツールを呼ばせません。`disable_parallel_tool_use: true` で 1 回の回答につき呼び出しを 1 つに限ります。`tools` がないときは無視されます。この設定はモデルに渡されますが、すべてのモデルが従うわけではありません。実測（2026-10-15）では DeepSeek は無視し、Qwen は `any` には従い、ツール指定には従いませんでした。呼び出しがあるかは回答の `tool_use` ブロックで確認してください。 - `thinking` (V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaThinking, optional) — 効きません。推論のオンとオフを切り替えず、推論の予算も設定しません。もともと推論するモデルは推論を続け、その内容は `thinking` ブロックとして返ります。 ## Response ### 200 非ストリーミングの呼び出しは JSON オブジェクトを 1 つ返します。以下は省略した例です。 - `id` (string, optional) — メッセージ ID。サポート対応や請求の照合のため、リクエスト ID と合わせて記録してください。 - `model` (string, optional) — 実際に回答したモデル。 - `content` (list of V1MessagesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaContentItems, optional) — コンテンツブロック：`thinking`（推論型モデルが回答の前に返す）、`text`、`tool_use`。 - `stop_reason` (string, optional) — `end_turn` は回答が完結、`tool_use` はツール呼び出しの要求、`max_tokens` は `max_tokens` に達したこと、`stop_sequence` は停止文字列に一致したことを示します。 - `usage` (V1MessagesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaUsage, optional) — `input_tokens` と `output_tokens`。推論は出力に数えます。呼び出しは実際のトークン使用量で計量されます。 ## Errors ### 400 Bad Request Error `bad_request`、`content_policy_violation` リクエストか入力を直してください。そのまま再送しないでください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は Anthropic の形式 `{"type": "error", "error": {"type", "message"}}` のままで、コードは `error.type`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 401 Unauthorized Error `missing_api_key`、`invalid_api_key` キーを確認してください。再試行しないでください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は Anthropic の形式 `{"type": "error", "error": {"type", "message"}}` のままで、コードは `error.type`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 402 Payment Required Error `insufficient_credits` チャージするか、キーの上限を上げてください。`max_tokens` が非常に大きい場合も発生します。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は Anthropic の形式 `{"type": "error", "error": {"type", "message"}}` のままで、コードは `error.type`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 403 Forbidden Error `forbidden` モデルがキーのグループまたは IP 許可リストの範囲外、または無料クレジットでは呼べないモデルです。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は Anthropic の形式 `{"type": "error", "error": {"type", "message"}}` のままで、コードは `error.type`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 404 Not Found Error `not_found` モデルが存在しません。`GET /v1/models` で有効なモデルを確認してください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は Anthropic の形式 `{"type": "error", "error": {"type", "message"}}` のままで、コードは `error.type`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 429 Too Many Requests Error `rate_limit_exceeded` `Retry-After` または `retry_after_seconds` だけ待ち、バックオフして再試行してください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は Anthropic の形式 `{"type": "error", "error": {"type", "message"}}` のままで、コードは `error.type`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 500 Internal Server Error `internal_error`、`temporary_error` バックオフして 1～2 回再試行してください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は Anthropic の形式 `{"type": "error", "error": {"type", "message"}}` のままで、コードは `error.type`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ### 503 Service Unavailable Error `model_unavailable`、`upstream_timeout`、`temporary_error` バックオフして再試行するか、別のモデルを使ってください。 認証、ルーティング、レート制限、存在しないモデルの失敗はモデルを呼ぶ前に起き、BeatAPI のエンベロープ（`error.code`、`error.message`、`retryable`、`request_id`）で返ります。それ以外の失敗は Anthropic の形式 `{"type": "error", "error": {"type", "message"}}` のままで、コードは `error.type`、request id は `message` の末尾にあります。詳しくは[エラー](/errors#text-endpoints)を参照してください。 - `map from string to any` ## Types ### V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaMessagesItems - `role` (string, required) - `content` (V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaMessagesItemsContent, required) ### V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaSystem システムプロンプト。文字列、またはテキストブロックの配列。複数のテキストブロックは 1 つのシステムプロンプトに連結されます。 ### V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaToolsItems ### V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaToolChoice モデルが `tools` をどう使うかを指定します。`{"type": "auto"}` はモデルに任せ（既定）、`{"type": "any"}` はいずれかのツールを、`{"type": "tool", "name": "..."}` は指定したツールを必ず呼ばせ、`{"type": "none"}` はツールを呼ばせません。`disable_parallel_tool_use: true` で 1 回の回答につき呼び出しを 1 つに限ります。`tools` がないときは無視されます。この設定はモデルに渡されますが、すべてのモデルが従うわけではありません。実測（2026-10-15）では DeepSeek は無視し、Qwen は `any` には従い、ツール指定には従いませんでした。呼び出しがあるかは回答の `tool_use` ブロックで確認してください。 ### V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaThinking 効きません。推論のオンとオフを切り替えず、推論の予算も設定しません。もともと推論するモデルは推論を続け、その内容は `thinking` ブロックとして返ります。 ### V1MessagesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaContentItems - `text` (string, optional) — `text` ブロックの回答テキスト。 ### V1MessagesPostResponsesContentApplicationJsonSchemaUsage `input_tokens` と `output_tokens`。推論は出力に数えます。呼び出しは実際のトークン使用量で計量されます。 ### V1MessagesPostRequestBodyContentApplicationJsonSchemaMessagesItemsContent ## Examples **Request** ```json { "model": "gemini-3.8-flash", "max_tokens": 2000, "messages": [ { "role": "user", "content": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API." } ] } ``` **Response** ```json { "id": "msg_example", "model": "gemini-3.8-flash", "content": [ { "text": "Retry with exponential backoff and jitter, and make every handler idempotent.", "type": "text" } ], "stop_reason": "end_turn", "usage": { "input_tokens": 19, "output_tokens": 16 }, "role": "assistant", "stop_sequence": null, "type": "message" } ``` **SDK Code** ```python クイックスタート import requests url = "https://direct.beatapi.io/v1/messages" payload = { "model": "gemini-3.8-flash", "max_tokens": 2000, "messages": [ { "role": "user", "content": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API." } ] } headers = { "Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json" } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.json()) ``` ```javascript クイックスタート const url = 'https://direct.beatapi.io/v1/messages'; const options = { method: 'POST', headers: {Authorization: 'Bearer ', 'Content-Type': 'application/json'}, body: '{"model":"gemini-3.8-flash","max_tokens":2000,"messages":[{"role":"user","content":"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API."}]}' }; try { const response = await fetch(url, options); const data = await response.json(); console.log(data); } catch (error) { console.error(error); } ``` ```go クイックスタート package main import ( "fmt" "strings" "net/http" "io" ) func main() { url := "https://direct.beatapi.io/v1/messages" payload := strings.NewReader("{\n \"model\": \"gemini-3.8-flash\",\n \"max_tokens\": 2000,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.\"\n }\n ]\n}") req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload) req.Header.Add("Authorization", "Bearer ") req.Header.Add("Content-Type", "application/json") res, _ := http.DefaultClient.Do(req) defer res.Body.Close() body, _ := io.ReadAll(res.Body) fmt.Println(res) fmt.Println(string(body)) } ``` ```ruby クイックスタート require 'uri' require 'net/http' url = URI("https://direct.beatapi.io/v1/messages") http = Net::HTTP.new(url.host, url.port) http.use_ssl = true request = Net::HTTP::Post.new(url) request["Authorization"] = 'Bearer ' request["Content-Type"] = 'application/json' request.body = "{\n \"model\": \"gemini-3.8-flash\",\n \"max_tokens\": 2000,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.\"\n }\n ]\n}" response = http.request(request) puts response.read_body ``` ```java クイックスタート import com.mashape.unirest.http.HttpResponse; import com.mashape.unirest.http.Unirest; HttpResponse response = Unirest.post("https://direct.beatapi.io/v1/messages") .header("Authorization", "Bearer ") .header("Content-Type", "application/json") .body("{\n \"model\": \"gemini-3.8-flash\",\n \"max_tokens\": 2000,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.\"\n }\n ]\n}") .asString(); ``` ```php クイックスタート request('POST', 'https://direct.beatapi.io/v1/messages', [ 'body' => '{ "model": "gemini-3.8-flash", "max_tokens": 2000, "messages": [ { "role": "user", "content": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API." } ] }', 'headers' => [ 'Authorization' => 'Bearer ', 'Content-Type' => 'application/json', ], ]); echo $response->getBody(); ``` ```csharp クイックスタート using RestSharp; var client = new RestClient("https://direct.beatapi.io/v1/messages"); var request = new RestRequest(Method.POST); request.AddHeader("Authorization", "Bearer "); request.AddHeader("Content-Type", "application/json"); request.AddParameter("application/json", "{\n \"model\": \"gemini-3.8-flash\",\n \"max_tokens\": 2000,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Design a resilient webhook retry strategy for a payments API.\"\n }\n ]\n}", ParameterType.RequestBody); IRestResponse response = client.Execute(request); ``` ```swift クイックスタート import Foundation let headers = [ "Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json" ] let parameters = [ "model": "gemini-3.8-flash", "max_tokens": 2000, "messages": [ [ "role": "user", "content": "Design a resilient webhook retry strategy for a payments API." ] ] ] as [String : Any] let postData = JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: []) let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://direct.beatapi.io/v1/messages")! as URL, cachePolicy: .useProtocolCachePolicy, timeoutInterval: 10.0) request.httpMethod = "POST" request.allHTTPHeaderFields = headers request.httpBody = postData as Data let session = URLSession.shared let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in if (error != nil) { print(error as Any) } else { let httpResponse = response as? HTTPURLResponse print(httpResponse) } }) dataTask.resume() ```